科创青春“码”上起航 智护田畴“数”耘未来 ——南阳理工学院暑期实践队深耕乡土赋能产业升级

　　为引导和帮助青年学生在社会课堂中“受教育、长才干、作贡献”，用科技力量赋能乡村振兴，7月28日起，南阳理工学院计算机与软件学院“智护田畴，数耘兴乡”暑期社会实践队，在专职教师侯米娜教授的带领下，奔赴河南省南阳市桐柏县埠江镇开展了深层次的农业产业调研。
　　实践队成员发挥计算机专业特长，带着自主研发的“青耕智护·AI诊疗”系统，走进田间地头、农技中心与大棚车间，开展了一场数字技术与传统农技经验的深度对话。
　　调研首站，实践队首先参观了付楼村村史馆，在原生态乡村记忆展区与脱贫攻坚纪实影像中汲取前行力量。随后，队员们来到付楼村的松茸种植基地。该基地经过多年的摸索与积累，已经建立起了一套非常成熟、高度标准化的现代种植与病虫害物理防治技术体系。在大棚入口处，一幅红底黄字的标语格外引人瞩目——“抓党建，促振兴，强产业，富百姓”。

　　图为实践队员在付楼村村史馆内认真聆听讲解并记录村史变迁。常凯文摄
　　松茸作为埠江镇的著名特色农产品，不仅经济价值高，且对大棚内的温湿度、光照以及无菌环境有着近乎苛刻的要求。基地负责人王先生详细介绍了出菇期如何防范杂菌污染以及预防霉菌病害的传统管理流程。
　　针对松茸这一对温湿度、二氧化碳浓度等环境指标有着近乎苛刻要求的“娇贵”品种，实践队师生结合专业知识，敏锐地发现了现有大棚环境人工调控精度不足的痛点。对此，实践队师生群策群力，主动发挥学科优势，创新性地向王先生提出了一条利用物联网传感技术与时间序列深度学习算法相融合的“数智控菇”技术路径。
　　根据团队勾勒的方案蓝图，通过在大棚内精准布设多维环境传感器，收集温湿度、空气循环等海量时序环境数据并实时传输至智能云端服务器；随后，部署循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer时序预测模型对大棚微气候趋势进行高精度预测，从而在环境指标偏离最佳生长区间前，提前触发自动化调控。
　　这一由实践队师生共同谋划的数字化转型建议，得到了王先生的高度赞许和热烈回应。他表示，非常期待未来能与学院开展深度的产学研项目合作，将南工学子的这套算法路径真正落地到高附加值菌菇的智能生产线中。

　　图为队员与王先生探讨环境传感器。常凯文摄
　　随后，在黄金梨种植基地，基地负责人向先生热情接待了实践队。向先生作为经验丰富的“梨专家”，向队员们分享了黄金梨种植的一线宝贵经验：从花期的精细化管理、人工套袋防虫技术，到针对梨黑星病、轮纹病等常见病害的传统生态防治手段。这些依托长期观察和经验积累而成的传统农技，构成了当地黄金梨品质的护城河。
　　面对如此成熟但高度依赖人工判断的传统农艺，实践队在果园现场演示了团队自主研发的“青耕智护·AI诊疗”系统。该系统基于YOLOv11核心算法与VLM（视觉语言大模型）端云协同架构。农户只需在田间通过手机拍摄病叶或病果，云端便能在毫秒级内完成病害病理分析，并通过集成的Dify工作流API，实时给出针对性的绿色、无公害防治解决方案。
　　在黄金梨种植基地内，实践队员采集到了一颗边缘深褐色病斑的病果。队员们随即使用手机对该病果进行宏观特征拍摄，并将其上传至“青耕智护”系统的云端服务器。系统内置的YOLOv11算法模型迅速完成目标检测，精确定位病斑区域，并在终端界面上实时反馈了该病果所患“梨黑星病”的诊断结论，同步输出了一套包含生物防治、药剂喷洒在内的科学管护建议。
　　基地负责人向先生在观看系统精准的反馈界面后表示，传统防病虫害技术虽然成熟，但对于缺乏经验的新手果农来说学习成本较高。这种“一扫即诊”的便携式AI辅助诊断工具，能够将农业专家的成熟经验直接“送达指尖”，是推动农技数字化推广、降低科学种植门槛的有效尝试。

　　图为实践队员在黄金梨园内向负责人向先生介绍此系统。孟佳摄
　　随后，队员们穿行在梨树间，手持相机和手机，对黄金梨的叶片、果实病斑进行高清拍照。这些第一手的数据，将直接用于扩充和优化系统后台的病虫害图像数据集。
　　连日来的实地调研与交流，让实践队成员深切体会到了基层农业人的智慧。队员们纷纷表示，虽然地方特色产业在防病虫害技术上已经积累了相当成熟的传统经验，但“智慧农业”和“端云协同”等新技术依然拥有广阔的辅助应用的进步空间。
　　下一步，实践队将基于一线采集的样本数据持续优化“青耕智护·AI诊疗”系统，把农技专家的经验沉淀进数字工具，让技术真正扎根田间地头，助力基层农业提质增效。

　　图为实践队全体师生与梨园负责人在梨园合影。孟佳摄